استفاده از داده های بزرگ در امنیت سایبری

سعید ناصریسپتامبر 1, 20211min0

محققان امنیتی در مورد داده های بزرگ هیجان زده هستند و آن را به عنوان یک محقق بزرگ در جرایم سایبری می دانند. اگر سازمان شما به خطر افتاده و اطلاعات مشتریان آلوده شده است ، می توانید از داده های بزرگ در سیستم خود استفاده کرده و اطلاعات زیادی را بدست آورید. در زیر می توانید بینش وسیع تری از آنچه اتفاق افتاده است بدست آورید.

اما داده های بزرگ تنها زمانی قابل استفاده هستند که جرمی مرتکب شده باشد و نمی تواند از وقوع آن جلوگیری کند. به عبارت دیگر ، هک سایبری هنوز امکان پذیر است و مشتریان از آن عصبانی هستند و سازمان های استاندارد ممکن است شرکت شما را جریمه کنند.

اینجاست که کلان داده با وعده های خود شکست می خورد. به قول معروف "ادراک بهترین دید است". قطعاً پس از حادثه اگر از داده های بزرگ استفاده شود ، نمای وسیع تری را در اختیار شما قرار می دهد. با این حال ، داده های بزرگ به شما اجازه نمی دهد وقوع حوادث سایبری را تشخیص دهید و نمی توانید آن را در هنگام جنایت متوقف کنید. به همین دلیل ، داده های بزرگ نمی توانند امنیت سازمان ، کسب و کار و اطلاعات حساس شما را تامین کنند.

طرفداران داده های بزرگ معتقدند که با داشتن یک دید وسیع ، می توانید مشکلات سیستم را حل کرده و در مراحل اولیه از وقوع جرم جلوگیری کنید. به عبارت دیگر ، می توانید اشکالات را شناسایی کرده و وصله کنید و از تکرار حملات سایبری جلوگیری کنید.

در حالی که این درست است که می توانید از تکرار حملات جلوگیری کنید ، حملات سایبری به این راحتی اتفاق نمی افتد. حوزه تهدیدات سایبری بسیار پویا است و هر روز آسیب پذیری های جدیدی کشف می شود.

علاوه بر این ، مهاجمان سایبری مانند دیگر جنایتکاران هستند. باهوش و سازگار با محیط زیست. به گونه ای که با طبیعت انسان می توانند حملات پویا و جدیدی را انجام دهند. آنها همیشه بدنبال نقاط ضعف شما هستند و بزرگترین ضعف شما در نیروی انسانی و کارکنان شما هستند. بسیاری از مهاجمان سایبری از طریق درهای پشتی به سیستم نفوذ نمی کنند. آنها پس از اخذ گواهینامه های معتبر و قانونی از طریق درب ورودی وارد می شوند.

بنابراین در بسیاری از موارد ، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ نشان می دهد که مهاجمان با اعتبار کارمند شما وارد کارگزاران شده اند. این رمزهای عبور با استفاده از روش های مهندسی اجتماعی و ایمیل های فیشینگ در اختیار مهاجمان قرار می گیرد.

با این بینش جدید ، ممکن است تصمیم بگیرید آموزش سایبری به کارکنان خود ارائه دهید تا آنها نحوه برخورد با ایمیل های فیشینگ را بدانند و از خطرات کلیک روی پیوندهای مخرب آگاه شوند. آموزش امنیت سایبری برای کارکنان ضروری است ، اما این یک راه چاره نیست.

انسانها اشتباه پذیر هستند. آنها ممکن است هنگام خستگی ، ناراحتی یا عجله اشتباه کنند. علاوه بر این ، هیچ آموزشی نمی تواند فعالیت های مخرب داخلی را متوقف کند. یک کارمند ناراضی یا کارمند سابق شرکت را در نظر بگیرید که می خواهد به شرکت شما حمله کند و اطلاعات مهم و حساس را در تاریکی بفروشد.

خوشبختانه یک راه حل وجود دارد: یادگیری ماشین ، که از الگوریتم های ریاضی برای آموزش و به روز رسانی در زمان واقعی استفاده می کند. این روش کامپیوترها را قادر می سازد بدون برنامه نویسی صریح یاد بگیرند. یادگیری ماشین روشی است که منجر به ایجاد هواپیماهای بدون سرنشین شده است و روشی است که می توان از آن در برابر مزاحمان استفاده کرد.

روشهای یادگیری ماشین حفاظتی را در برابر داده های بزرگ ناتوان می کند. یادگیری ماشینی به جای این که بفهمد چرا پس از حادثه اتفاقی افتاده است ، می تواند نقص داده ها را در صورت وقوع تشخیص دهد. یادگیری ماشین به ما کمک می کند تا نحوه وقوع حمله را بدانیم و هشدار می دهد تا بتوانیم روند حمله را متوقف کرده و از آسیب بیشتر جلوگیری کنیم.

روش یادگیری ماشین نه تنها از کلان داده استفاده می کند بلکه آن را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات را از آن استخراج می کند. این فرایند استخراج اطلاعات بسیار سریعتر از کار تیم های امنیتی است. با توجه به قابلیت های پیش بینی کننده این روش ، می تواند رویکردی فعال داشته باشد. روش یادگیری ماشین می تواند بلافاصله استفاده از گواهینامه ها را توسط مزاحمان تشخیص داده و از ورود آنها به سیستم جلوگیری کند.

این روش در زمینه شبکه بسیار بالغ نیست ، اما برای برنامه ها و داده ها بسیار مفید است. این سپر دفاعی بر هرگونه ورود به سیستم در هر زمان نظارت می کند تا رفتارهای عادی را از رفتارهای غیرعادی تشخیص دهد.

به عنوان مثال ، این الگوریتم ها هنگامی که کاربر سعی می کند از مکان نامعلومی وارد سیستم شود ، هشدار می دهد. همچنین هشدار می دهد که وقتی کاربر می خواهد به قسمتی از سیستم دسترسی پیدا کند که برای انجام کارش ضروری نیست یا مثلاً اگر می خواهد در نیمه شب وارد حساب کاربری خود شود. از آنجا که روشهای یادگیری ماشین الگویی از رفتارهای عادی کاربر است ، می تواند هرگونه رفتار غیرطبیعی را برای مدیر IT شناسایی و مسدود کند.

روش های یادگیری ماشین بینش فوری ، حیاتی و عملیاتی در مورد داده های کاربر ارائه می دهد. این روش ها در برابر نفوذیانی که داده های بزرگ قادر به انجام آن نیستند ، به صورت لحظه ای از شما محافظت می کنند. یادگیری ماشین یک راه عالی برای ایمن سازی سیستم ها است زیرا به طور مداوم رفتارهای عادی و غیرطبیعی را می آموزد و می تواند قبل از ورود یک مزاحم به سیستم و سرقت اطلاعات ، اطلاعاتی را در اختیار شما قرار دهد.

این فناوری در حال حاضر وجود دارد ، توسعه یافته است و در موارد زیادی در مورد حملات و سرقت اطلاعات سازمان های حساس و نقض کاربران هشدار داده است &#39؛ حریم خصوصی. این فناوری در آینده به روشی بسیار کارآمد برای ایمن سازی داده ها تبدیل خواهد شد. بنابراین اگر محقق بزرگ داده در صحنه جنایت باشد ، می توانید بگویید که یادگیری ماشین مانند یک ماشین پلیس در حال گردش است. این روش سیستم های شما را در برابر مهاجمان محافظت می کند و قانون را اجرا می کند و در صورت وقوع جرم آن را متوقف می کند.

می توانید از Gig Boy آموزش های مختلف شبکه را بخواهید

پیشنهاد ویژه

خرید sabzafrooz.ir

یک نظر بدهید

ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت گذاری شده اند *

چهارده − دو =